2023-11-29 15:36

超分辨率重建技術(shù)（Super-Resolution）是指從觀測到的低分辨率圖像(或運(yùn)動序列)重建出相應(yīng)的高分辨率圖像。圖像超分辨率重建應(yīng)用領(lǐng)域及其寬廣，在安防，醫(yī)學(xué)，公共安全，計(jì)算機(jī)視覺等方面都存在著重要的應(yīng)用前景。在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，圖像超分辨率重建技術(shù)有可能使圖像實(shí)現(xiàn)從檢出水平(detection level)向識別水平(recognition level)的轉(zhuǎn)化，或更進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)向細(xì)辨水(identification level)的轉(zhuǎn)化。圖像超分辨率重建技術(shù)可以提高圖像的識別能力和識別精度。圖像超分辨率重建技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)目標(biāo)物的專注分析，從而可以獲取感興趣區(qū)域更高空間分辨率的圖像，而不必直接采用數(shù)據(jù)量巨大的高空間分辨率圖像的配置。

現(xiàn)有的超分辨率網(wǎng)絡(luò)在不同的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)以及訓(xùn)練策略下，超分辨的效果得到了很大的提升，特別是 PSNR 指標(biāo)。但是，基于 PSNR 指標(biāo)的模型會傾向于生成過度平滑的結(jié)果，這些結(jié)果缺少必要的高頻信息。PSNR 指標(biāo)與人類觀察者的主觀評價(jià)從根本上就不統(tǒng)一。

基于學(xué)習(xí)的方法是近年來超分辨率算法研究中的熱點(diǎn)，它采用大量的高分辨率圖像構(gòu)造學(xué)習(xí)庫產(chǎn)生學(xué)習(xí)模型，在對低分辨率圖像進(jìn)行恢復(fù)的過程中引入由學(xué)習(xí)模型獲得的先驗(yàn)知識，以得到圖像的高頻細(xì)節(jié)，獲得較好的圖像恢復(fù)效果。

一些基于感知域信息驅(qū)動的方法已經(jīng)提出來用于提升超分辨率結(jié)果的視覺質(zhì)量。例如，感知域的損失函數(shù)提出來用于在特征空間（instead of 像素空間）中優(yōu)化超分辨率模型；生成對抗網(wǎng)絡(luò)通過鼓勵(lì)網(wǎng)絡(luò)生成一些更接近于自然圖像的方法來提升超分辨率的質(zhì)量；語義圖像先驗(yàn)信息用于進(jìn)一步改善恢復(fù)的紋理細(xì)節(jié)。

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